Many-Worlds Inverse Rendering

要約

物理ベースのインバース レンダラ内でサーフェスを最適化する場合、不連続な可視性の変化が依然として大きなボトルネックとなります。
これまでの多くの研究では、可視性のシルエットをより効率的にサンプリングするための洗練されたアルゴリズムとデータ構造が提案されてきました。
私たちの研究は別の解決策を示しています。つまり、暫定的な表面を局所的に微分する代わりに、表面の体積摂動を微分します。
これを多世界表現と呼びます。これは、入力データセットの矛盾する説明 (世界) の相互作用のない重ね合わせをモデル化するためです。
それぞれの世界は他の世界から光学的に隔離されており、指数関数的ランダムメディアに基づく以前の研究と私たちの方法を区別する新しい輸送法則につながります。
結果として得られるモンテカルロ アルゴリズムは、従来の方法よりもシンプルで効率的です。
私たちの方法が、総反復回数と反復あたりのコストの両方の観点から、迅速な収束を促進することを示します。

要約(オリジナル)

Discontinuous visibility changes remain a major bottleneck when optimizing surfaces within a physically-based inverse renderer. Many previous works have proposed sophisticated algorithms and data structures to sample visibility silhouettes more efficiently. Our work presents another solution: instead of differentiating a tentative surface locally, we differentiate a volumetric perturbation of a surface. We refer this as a many-worlds representation because it models a non-interacting superposition of conflicting explanations (worlds) of the input dataset. Each world is optically isolated from others, leading to a new transport law that distinguishes our method from prior work based on exponential random media. The resulting Monte Carlo algorithm is simpler and more efficient than prior methods. We demonstrate that our method promotes rapid convergence, both in terms of the total iteration count and the cost per iteration.

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